DeepTagger

DeepTagger是一款基于云端的文档处理平台,它利用先进的AI技术,通过简单的高亮和标注界面让用户轻松训练AI,从而实现从各种文档中自动提取所需数据。该产品的重要性在于它极大地简化了文档数据处理流程,提高了工作效率。其主要优点包括无需代码和复杂模板、支持多种文件格式、可构建自定义模型、能进行嵌套数据提取和深度推理。产品背景:致力于解决企业在文档数据处理方面的难题。价格方面,用户可免费处理多达200页的文档,无需信用卡信息。产品定位为面向各类企业,提供高效、便捷的文档数据自动化处理解决方案。

需求人群:

["企业财务人员:企业财务人员日常需要处理大量的金融报告和财务文件,DeepTagger可以帮助他们快速从这些文档中提取关键数据,如收入、支出、利润等,大大提高财务分析和报表制作的效率。", "法律从业者:法律从业者会接触到各种法律合同和法律文书,使用DeepTagger能够迅速提取合同中的条款、义务、期限等重要信息,有助于他们更好地进行合同审查和法律研究。", "人力资源专家:人力资源专家在招聘过程中会收到大量的简历,通过DeepTagger可以自动提取简历中的关键信息,如工作经验、教育背景、技能等,从而更高效地筛选候选人。", "物流行业从业者:物流行业涉及众多的物流文件,如运单、仓储记录等,DeepTagger能够快速准确地提取物流信息,如货物信息、运输路线、交付时间等,有助于优化物流流程和提高运营效率。"]

使用场景示例:

金融机构:使用DeepTagger从季度财务报告中提取关键财务指标,如营收、利润、资产负债等,用于财务分析和决策。

法律事务所:通过该平台从法律合同中快速提取条款、义务和责任等信息,辅助律师进行合同审查和风险评估。

招聘公司:利用DeepTagger从大量简历中自动提取候选人的工作经验、技能、教育背景等信息,提高招聘效率。

产品特色:

用户可以使用平台提供的高亮和标注界面,直观地训练强大的AI,让其精准地提取出用户所需要的数据,无需编写代码或使用复杂的模板。

平台支持上传任何文件类型,如PDF、Word文档、JPG图像、PNG图像、文本文件等,基于云端的解决方案能够接收所有文档,以构建自动化工作流程。

在完成数据训练后,平台可迅速给出预测结果,用户能够快速对结果进行优化,并在数秒内将提取的数据导出,方便后续使用。

平台能够从金融报告、法律合同、保险索赔、物流文件、简历等各种文档中立即提取数据,满足不同场景下的信息获取需求。

它是一个完全无模板的平台,用户可以为任何文档构建真正自定义的AI模型,摆脱对供应商提供模板的依赖,充分满足个性化需求。

借助核心大语言模型(LLM),平台的主观推理引擎能够超越简单的数据提取,理解文档的上下文并解释其意图,从而挖掘出更深入的见解。

平台支持嵌套结构,能够准确处理复杂文档,例如具有多个行项目的发票,确保数据提取的准确性和完整性。

使用教程:

第一步:上传文档。用户可以使用平台上传任何类型的文件,其基于云端的解决方案能够接收各种文档,为后续构建自动化工作流程做好准备。

第二步:高亮和标注。使用平台提供的直观高亮和标注界面,对所需的数据进行标记,以此训练AI,使其了解用户的数据提取需求。在此过程中,无需编写代码或使用复杂的模板。

第三步:预测和导出。完成数据训练后,平台会立即给出预测结果,用户可以快速对结果进行优化,并在数秒内将提取的数据导出,以便进行后续的处理和使用。

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